プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Misata: synthetic data library

作者:rasinmuhammedバージョン 0.9.8i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.rasinmuhammed/misata

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Declarative synthetic data: multi-table data that holds the facts you declare, checked by DuckDB.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: データベース・データセット

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "misata": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "misata"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add misata -- uvx misata

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "misata": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "misata"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "misata": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "misata"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント rasinmuhammed で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

データベース・データセットのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1137件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1137件のうち75%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1137件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Misata: synthetic data libraryは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.9.8)がレジストリに届いたのは12 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Supabase

作者:supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

パソコンでもクラウドでも★ 2,993Apache-2.0昨日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Misata

Declare what must be true. Get data that makes it true. Prove it.

Misata is a declarative synthetic data generator for Python. You write down the facts a dataset has to satisfy, from a monthly revenue curve to a balanced ledger to a foreign key that must never dangle, and the engine builds multi-table data that satisfies all of them at once. Then DuckDB checks the files on disk and writes a certificate anyone can re-run.

Docs · Use cases · The language · Limitations · Studio · Changelog


Sixty seconds

pip install "misata[duckdb]"
# misata.yaml

seed: 7 tables: customers: rows: 2000 columns: customer_id: {type: int, unique: true, min: 1, max: 2000} name: {type: text, text_type: name} signed_up: {type: date, start: "2024-01-01", end: "2024-12-31"} orders: rows: 40000 columns: order_id: {type: int, unique: true, min: 1, max: 1000000} customer_id: {type: foreign_key} channel: {type: categorical, choices: [web, app, store]} amount: {type: float, min: 5, max: 900} ordered_at: {type: date, start: "2025-01-01", end: "2025-12-31"} relationships:

  • customers.customer_id -> orders.customer_id

outcome_curves:

  • table: orders column: amount time_column: ordered_at start_date: "2025-01-01" curve_points:
  • {month: 1, target_value: 180000}
  • {month: 6, target_value: 240000}
  • {month: 12, target_value: 310000}

group_shares:

  • table: orders measure: amount group_column: channel shares: {web: 0.5, app: 0.3, store: 0.2}
misata generate -c misata.yaml -o data --attest

python data/verify.py

Attestation: data

result: PASSED files pinned: 2 invariants held: 69 of 69

ok 2 file(s) match their attested sha256 ok 69 of 69 invariant(s) hold

The 69 are derived from the YAML before a row exists: twelve monthly revenue totals (180,000.00 in January, 240,000.00 in June, 310,000.00 in December, straight lines between), the channel split inside every one of those months, the planned row count per month, zero orphaned customer_ids and unique keys. verify.py needs only the standard library and duckdb, and it shares no code with the generator.

The YAML above, generated and summed by month and channel. Each bar is a month of generated revenue split by channel; the cap is the total the YAML declares. Drawn by readme_charts.py from a fresh run of this README's own YAML.

Change one cent in one row and it says so:

FAIL  orders.csv: sha256 301165f9dc4e does not match the attested 670f89195826

FAIL orders.amount.month:1.outcome_curve_period: expected 180000.00, observed 180000.01 FAIL orders.amount.outcome_curve_total: expected 2945000.00, observed 2945000.01 FAIL orders.amount.web.2025-01.group_share_period: expected 90000.00, observed 90000.01 FAIL orders.amount.web.group_share_total: expected 1472500.00, observed 1472500.01 FAIL 65 of 69 invariant(s) hold


Why declare instead of generate

Every test fixture has an oracle problem. To check a dbt model, a Spark job, a dashboard tile or a data agent you need input data and an answer you know independently of the code under test. Copying production gives you data without an answer. Hand-written fixtures give you an answer that rots. Random generators give you data whose answer you have to compute with the code you are testing.

Misata turns it around. The specification is the ground truth and the rows are derived from it. "January revenue is 180,000" is true before a single row exists, so your pipeline either returns 180,000.00 or it has a bug.

flowchart LR

A["Declare curves, shares, ledgers, keys, lifecycles"] --> B{"Can they all hold?"} B -- "no" --> R["Refused, with the arithmetic and a fix"] B -- "yes" --> C["Build rows closed form where it can, by construction elsewhere"] C --> D["Write CSV, Parquet, JSONL, DuckDB, Postgres"] D --> E["Attest DuckDB re-runs every derived invariant"] E --> F["Certificate in-toto Statement plus verify.py"]

Three properties make this different from a generator with options:

  • A declaration is honoured or refused, never quietly replaced. Declarations that cannot all hold stop generation with an error that names each one, shows the arithmetic and suggests the change.
  • The certificate is checked by code that did not write the data. A bug in Misata's arithmetic shows up as a failed invariant, not a self-consistent wrong answer.
  • The same spec, seed and version give the same bytes on Linux, macOS and Windows, so a fixture can live in git with its fingerprint.

Where this is going

Misata's aim is that nobody writes a Python script to make a dataset, of any kind. You say what has to be true; the engine works out the rows, refuses what cannot hold, and proves what it built.

It is not there yet, and it is getting there brick by brick. Each release adds things you can declare instead of programming, and a brick is laid only when it passes three tests: it can be declared in a few lines of YAML, it is refused before generation when it contradicts another declaration, and it is re-checked on the rows afterwards by code that did not write them.

Every brick is something you declare instead of code. Drawn from misata/registry.py , the list a contract test holds the code to, so the wall cannot claim a brick the engine does not have.

One fact, two ways. What a script has to do to make a fact true, and what you write instead:

The factIn a generator scriptIn Misata
January revenue is 180,000.00draw amounts, sum them, rescale, round, chase the last cent{month: 1, target_value: 180000}
web is half of every month's revenuerescale inside each month and channel, then repair the monthly totals you just brokeshares: {web: 0.5, app: 0.3, store: 0.2}
every order has a real customersample ids from the parent table and keep both in stepcustomers.customer_id -> orders.customer_id
some churned customers were active firstbranch on status, write timestamps in order, null the rest, count by handtransitions: [[trialing, active], [active, churned]]
1% of transfers form laundering patterns, in a set mixbuild each ring and fan by hand, then prove the background has no cycle of its ownrate: 0.01 and shares: {cycle: 0.4, fan_in: 0.25, ...}
the trial balance is zeropost both legs of every entry and reconcile at the enda balanced_ledger constraint on the journal lines

What still takes code, and where each one stands:

Still scripted by handWhere it stands
The expected output of logic Misata cannot invert: window functions, custom SQL, business rulesmisata solve drives your real dbt, SQL or Python pipeline to a declared number within a stated tolerance; past that, you write the expected value
Correlations you can only describe by examplemisata.mimic fits them from real rows, and its output is not anonymous
Free text with a voice of its owntext is generated from grammars and agrees with its row; prose that reads as written is not declarable yet
Version histories (SCD2) and inventory trajectoriesgenerated to balance, not yet declared step by step
Documents, images and audionot started

LIMITATIONS.md keeps the full list. When a line leaves this table, it is because the brick that replaces it has passed all three tests.


The evidence

The Gauntlet: 13 tables and 136 SQL assertions run by DuckDB. The Faker script ties wherever a fact is about one column at a time and loses wherever columns, rows or tables have to agree. Source , rerun with python -m benchmarks.gauntlet .

<img src="https://raw.githubusercontent.com/rasinmuhammed/misata/main/docs/assets/readme/detection-light.svg" width="680" alt="Detection AUC, lower is better, 0.5 means a classifier cannot tell generated rows from real ones. Olist orders: Misata from a declared schema 0.63, Misata from a sentence 0.73, Faker script 0.78, SDV fitted to the real data 0.71, Misata mimic 0.54. NYC taxi trips: 0.

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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